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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신재훈 (포항공과대학교) 김영길 (한국전자통신연구원) 이종혁 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
64 - 69 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.1.64

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

다중 인코더 Transformer 기반 번역문 자동 사후 교정 모델의 디코더 주의 구조 연구
신재훈 ,  이원기 ,  김영길 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.08 학술저널

2019

다중 인코더 Transformer 기반 번역문 자동 사후 교정 모델의 디코더 구조 연구
신재훈 ,  이원기 ,  김영길 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료
Transformer 기반 번역문 사후 교정
신재훈 ,  김영길 ,  이종혁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2019.01 학술저널

2018

Transformer 기반의 번역문 사후 교정
신재훈 ,  김영길 ,  이종혁 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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번역문 사후 교정은 기계 번역 시스템의 결과물을 교정하여 더 나은 번역문을 만들어내는 연구로, 기계 번역 시스템에 독립적으로 번역 품질 향상을 위해 제안된 분야이다. 본 논문에서는 최근의 연구 흐름에 따라 번역문 사후 교정을 번역문과 원문을 별도의 소스로 간주하는 다중 소스 번역 문제(multi-source translation problem)로 간주하고, 이를 바탕으로 Transformer를 이용한 다중 인코더 구조의 사후 교정 모델을 제안한다. 이 모델은 각 입력과 교정문 사이의 의존성을 별도로 학습하고, 이들을 더하여 최종 입출력 의존성을 얻는다. WMT17 사후 교정 말뭉치를 이용한 실험에서는 다중 인코더 모델이 기존 모델에 비해 더 나은 교정 성능을 보였으며, 사후 교정을 거치지 않은 문장에 비해서도 나은 번역품질을 보였다.
#기계 번역 #번역문 사후 교정 #transformer #다중 인코더 구조 #machine translation #automatic post-editing #multi-encoder architecture

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 내용
4. 실험
5. 결론 및 이후 연구
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
A. Jeffrey, H. Christopher, Toward the development of a post editing module for raw machine translation output: A controlled language perspective, Third International Controlled Language Applications Workshop (CLAW-00), pp. 62-71, 2000. google schola K. Kevin, C. Ishwar, Automated postediting of documents, AAAI, pp. 779-784, 1994. google schola S. Michel, G. Cyril, I. Pierre, Statistical Phrasebased Post-editing, Human Language Technologies 2007, The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, pp. 508-515, 2007. google schola C. Rajen, et al., Exploring the planet of the apes: a comparative study of state-of-the-art methods for mt automatic post-editing. In: Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Vol. 2, Short Papers), pp. 156-161, 2015. google schola B. Ondrej, et al., Findings of the 2015 Workshop on Statistical Machine Translation. google schola

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